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DeepLabV3+ 아키텍처 기반 산림 수종 인공지능(AI) 모델 매뉴얼 입니다. 다음은 이 자료가 가르치는 내용과 이 자료에서 배울 수 있는 내용에 대한 개요입니다.
- 개요:
- 매뉴얼은 DeepLabV3+ 기반의 산림 수종 시맨틱 분할 모델을 설명합니다.
- DeepLabV3+는 Semantic Segmentation 분야에서 성능을 인정받은 모델입니다.
- 이 모델은 다중 스케일 컨텍스트 정보를 통합하면서 수용 영역을 넓히고 작업 속도를 향상시키기 위해 깊이별 분리 가능 컨볼루션과 아트러스 컨볼루션을 활용합니다.
- 설치 가이드:
- 매뉴얼은 알고리즘 실행에 필요한 환경 설정 방법을 제공합니다.
- Ubuntu, Python, PyTorch 및 CUDA의 필수 버전을 지정합니다.
- 해당 버전과 함께 프로젝트에 필요한 Python 라이브러리를 나열합니다.
- 교육 데이터:
- 매뉴얼은 항공 이미지, 모의 위성 이미지 및 해당 주석 파일로 구성된 훈련 데이터의 형식을 설명합니다.
- 주석 파일에는 소나무, 낙엽송, 기타 침엽수, 활엽수, 비산림 등 5종의 삼림 수종에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
- 각 클래스에는 주석 파일에서 특정 색상 값이 할당됩니다.
- 소스 코드 구성:
- 설명서에는 dataloader, modeling, utils 하위 폴더가 포함된 소스 코드 폴더의 구조가 설명되어 있습니다.
- 각 폴더에 대한 설명과 그 안에 있는 Python 코드를 제공합니다.
- 소스 코드의 홈 폴더에 훈련 및 평가 스크립트가 있음을 언급합니다.
- 교육 방법:
- 매뉴얼은 AI 모델 훈련 단계를 설명합니다.
- 학습 및 유효성 검사 데이터에 대한 경로를 포함하여 데이터 로더를 설정하는 방법을 설명합니다.
- 교육 프로세스를 시작하기 위한 다양한 학습 방법과 해당 명령을 설명합니다.
- 백본 유형, 배치 크기, 학습 속도 등과 같은 다양한 매개 변수는 훈련 중에 조정할 수 있습니다.
- 테스트 방법:
- 설명서는 학습된 모델을 테스트하기 위한 지침을 제공합니다.
- 테스트를 위한 ForestModel 클래스 및 평가 방법을 사용하는 방법을 설명합니다.
- 가중치 경로, 테스트 이미지 경로, 결과 경로 및 백본 유형과 같은 매개 변수가 평가에 사용됩니다.
이 자료에서 배울 수 있는 것:
- DeepLabV3+ 아키텍처와 삼림 수종에 대한 시맨틱 분할의 적용에 대해 알아볼 수 있습니다.
- AI 모델을 실행하는 데 필요한 소프트웨어 및 라이브러리 종속성에 대해 알아볼 수 있습니다.
- 항공 및 위성 이미지와 해당 주석을 포함한 훈련 데이터의 형식에 대해 알아볼 수 있습니다.
- 소스 코드의 구조와 다양한 하위 폴더 및 스크립트의 기능에 대해 배울 수 있습니다.
- 데이터 로더 설정 및 훈련 매개변수 조정을 포함하여 AI 모델을 훈련시키는 방법을 배울 수 있습니다.
- 제공된 ForestModel 클래스와 평가 방법을 이용하여 학습된 모델을 테스트하는 방법을 학습할 수 있습니다.
이 매뉴얼에 설명된 AI 모델을 완전히 이해하고 구현하려면 기계 학습, 딥 러닝, Python 프로그래밍에 대한 사전 지식과 언급된 라이브러리 및 도구에 대한 친숙함이 필요할 수 있습니다.
(G:\00. 사업\2021\기타사업\산림AI)
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